簡介
AC自動機是一個多模式匹配演算法，在模式匹配領域被廣泛應用，舉一個經典的例子，違禁詞查詢並替換為***。AC自動機其實是Trie樹和KMP 演算法的結合,首先將多模式串建立一個Tire樹，然後結合KMP演算法字首與字尾匹配可以減少不必要比較的思想達到高效找到字串中出現的匹配串。 如果不知道什麼是Tire樹，可以先檢視：圖解Tire樹+程式碼實現 如果不知道KMP演算法，可以先檢視：圖解KMP字串匹配演算法
工作過程
首先看一下AC自動機的結構，從造型上看，跟我們之前講Tire樹幾乎一樣，但是多了紅色線條（這裡因為畫完太亂，沒有畫完），這個紅色線條我們稱為失敗指標。其匹配規則與KMP一致，字尾和字首的匹配，不一樣的是，KMP是同一個模式串的字首和字尾進行匹配，而這裡是當前模式串的字尾，與另一個模式串的字首進行匹配。如果能夠匹配上，因為這兩個模式串的字首一定不同（相同的字首已經聚合），將當前已匹配的字尾拿出來，比如abo，字尾為o，bo，abo，這時候我們再找另一個模式串的最長字首與當前字尾匹配上（對應kmp中的最長字首字尾子串），這時候我們可以找到out的o，則about中的o節點的失敗指標指向out的o節點，這麼做的意義就是主串可以一直往後比較，不用往前回溯（比如ab，之前匹配過能匹配上，但是到o是失敗了，其他匹配串不可能出現ab字首，所以不必再匹配，一定失敗）。 構建過程：建立一棵Tire樹，結尾節點需要標誌當前模式串的長度，構建失敗指標。 查詢過程：從根節點出發，查詢當前節點的孩子節點是否有與當前字元匹配的字元，匹配則判斷是否為尾節點，是則匹配成功，記錄。不是尾節點繼續匹配。如果孩子節點沒有與字元匹配的，則直接轉到失敗指標繼續操作。
資料結構
一個value記錄當前節點的值，childNode記錄當前節點的子節點（假設僅出現26個小寫字母，空間存在浪費，可使用hash表，有序二分，跳錶進行優化），isTail標誌當前節點是否為尾節點，failNode表示失敗指標，即當前節點的孩子節點與當前字元均不匹配的時候，轉到哪個節點接續進行匹配，tailLength，記錄模式串的長度，方便快速拿出模式串的值（根據長度以及匹配的index，從主串中拿）。
public static class Node{ //當前節點值 private char value; //當前節點的孩子節點 private Node[] childNode; //標誌當前節點是否是某單詞結尾 private boolean isTail; //失敗指標 private Node failNode; //匹配串長度，當isTail==true時，表示從root噹噹前位置是一個完整的匹配串，記錄這個匹配串的長度，便於之後快速找到匹配串 private Integer tailLength; public Node(char value) { this.value = value; } }
初始化
初始化一棵僅存在root的根節點，root的失敗指標以及長度均為null。
Node root; public void init() { root = new Node('\0'); root.childNode = new Node[26]; }
構建字典樹
這個過程之前Tire樹中已經講過，不再贅述，唯一的區別是需要在結尾節點上標誌當前模式串的長度。
public void insertStr(char[] chars) { //首先判斷首字元是否已經在字典樹中，然後判斷第二字元，依次往下進行判斷，找到第一個不存在的字元進行插入孩節點 Node p = root; //表明當前處理到了第幾個字元 int chIndex = 0; while (chIndex < chars.length) { while (chIndex < chars.length && null != p) { Node[] children = p.childNode; boolean find = false; for (Node child : children) { if (null == child) {continue;} if (child.value == chars[chIndex]) { //當前字元已經存在，不需要再進行儲存 //從當前節點出發，儲存下一個字元 p = child; ++ chIndex; find = true; break; } } if (Boolean.TRUE.equals(find)) { //在孩子中找到了 不用再次儲存 break; } //如果把孩子節點都找遍了，還沒有找到這個字元，直接將這個字元加入當前節點的孩子節點 Node node = new Node(chars[chIndex]); node.childNode = new Node[26]; children[chars[chIndex] - 'a'] = node; p = node; ++ chIndex; } } //字串中字元全部進入tire樹中後，將最後一個字元所在節點標誌為結尾節點 p.isTail = true; p.tailLength = chars.length; }
構建失敗指標
從根節點開始層序遍歷樹結構，構建失敗指標。一個節點的子節點的失敗指標可以根據當前節點的失敗指標得到，因為我們是用字尾去與字首匹配，所以如果我們採用層序遍歷，與當前字尾的字首一定在上層，已經匹配出來了。那麼當前節點的子節點的失敗指標則可以根據當前節點的失敗指標，查詢失敗指標指向的節點的子節點是否有與當前節點的子節點相等的，相等則這個子節點的失敗指標直接指向，不相等則繼續找，找不到直接指向root。根據上面的圖，我們來舉一個例子，我們已經找到about中o節點（o1）的失敗指標是out中的o節點（o2），接下來我們怎麼找u（u1）的失敗指標呢？首先根據o1的失敗指標我們找到了o2，o2的子節點為u（u2），恰好與我們u1的值相等，此時我們就可以將u1的失敗指標指向u2。以此類推，如果訪問到最後為空（root的失敗指標為空），則直接將失敗指標指向root。
public void madeFailNext() { //層序遍歷，為了保證求解這個節點失敗指標的時候，它的父節點的失敗指標以及失敗指標的失敗指標。。。。已經求得，可以完全根據這個找 Deque<Node> nodes = new LinkedList<>(); nodes.add(root); while (!nodes.isEmpty()) { Node current = nodes.poll(); Node[] children = current.childNode; for (Node child : children) { if (null == child) { continue; } Node failNode = current.failNode; while (null != failNode) { //找到當前節點的失敗指標，檢視失敗指標子節點是否有== Node[] failChildren = failNode.childNode; Node node = failChildren[child.value - 'a']; if (null == node) { //找當前指標的下一個指標 failNode = failNode.failNode; continue; } //已經找到匹配的 //將失敗指標指向node child.failNode = node; break; } //如果找完還沒有找到，指向root if (null == failNode) { child.failNode = root; } nodes.add(child); } } }
匹配
從首字元，字典樹從root節點開始進行匹配，如果字元與節點值匹配，則判斷是否為尾字元，如果是匹配上一個違禁詞，記錄下來，如果不匹配則轉移到失敗指標繼續進行匹配。
/** * 匹配出str中所有出現的關鍵詞 * @param str * @return */ public List<String> match(String str) { //遍歷當前子串串，從根節點出發，如果匹配就一直往下進行匹配，同時需要看匹配的節點是否為結尾節點，如果是，匹配上一個 //如果不匹配則通過失敗指標轉移到下一個節點 this.dfs(root, 0, str); return machStr; } //abcdeasdabcebcd List<String> machStr = new ArrayList<>(); private void dfs(Node node, int chIndex, String chars) { if (chIndex >= chars.length()) { return; } //從將當前字元與當前node的孩子節點進行匹配，如果當前字元與node的孩子節點.value匹配，判斷當前字元是否為尾節點，是，則記錄，匹配到了一個 //繼續匹配（子節點，與下一個元素進行匹配） //如果不匹配，則轉到失敗指標 Node[] children = node.childNode; Node child = children[chars.charAt(chIndex) - 'a']; if (null == child) { //不匹配，轉到失敗指標 //如果當前node==root，從root匹配，root的失敗指標是null if (node == root) { dfs(root, ++ chIndex, chars); } else { dfs(node.failNode, chIndex, chars); } } else { //匹配到了 if (child.isTail) { //並且是結尾節點，取從child.value到child.tailLength的字元 machStr.add(chars.substring(chIndex - child.tailLength + 1, chIndex + 1)); } dfs(child, ++ chIndex, chars); } }
執行結果
public static void main(String[] args) { ACAutomaton acAutomaton = new ACAutomaton(); //初始化一個僅有根節點的字典樹 acAutomaton.init(); //構建Tire樹 acAutomaton.insertStr("out".toCharArray()); acAutomaton.insertStr("about".toCharArray()); acAutomaton.insertStr("act".toCharArray()); //構建失敗指標 acAutomaton.madeFailNext(); System.out.println("ces"); //匹配 List<String> result = acAutomaton.match("abcdeasactdaboutcebcd"); }